Не знам какво рекламират или представят, ама я да ходят да се снимат, казано тактично...

декодиране на реч
( просто спам казват, че работело )

PS: https://www.nature.com/articles/s41593-025-01905-6

Побере ли се веднъж моделът в РАМ-а скоростта става прилична, независимо дали инферираш на GPU или CPU. И независимо колко ядра е процесорът. Причината е, че ботълнека е в шината към паметта. Като под прилична скорост се разбират 2-3 думи на секунда.

По принцип никога не ползвам модели квантизирани под 8 бита. Ако следваш това правило за малки машини с 32-64 GB RAM единственият модел, който що годе става за елементарни задачи е Qwen2.5 Coder 32B

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Cod ... /tree/main

Ако можеш да си позволи машина с няколко стотин до 1TB RAM можеш да преминеш към по-големите модели на DeepSeep, които са с 236B до 761B параметъра. Тук говорим за машини от рода на MacStudio M2/3 Ultra и dual socket AMD Epyc за които ще трябва да се оръсиш към $5-6к.

https://huggingface.co/deepseek-ai/Deep ... 2-Instruct
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324

От тук нататък следващото стъпало в качеството на генерирания код са затворените модели като Claude Sonnet 3.7, OpenAI o3-mini-high, Google Gemini 2.5 Pro. При правилно използване (конкретна формална спецификация) в 90% от случаите резултатите са на ниво готово за ползване. Много хора пропускат момента, че за 300 реда код, формалната спецификация отива към 30-100 реда, което не е никак малко работа. Но повишаването на продуктивността е факт. Може би не 2-4х като при калпавите програмисти като мен, но едно 10-20% минимум са вътре. Като към това получаваш много добре специфицирано задание и обмислена софтуерна архитектура. Нещо което трябва да дойде от теб, но в комбинация с един reasoning модел като R1 е достъпно и за не-толкова опитни колеги

А ползваш ли ИИ за подготовка на заданието/спецификацията? И така рекурсивно (едит: т.е. по скоро итеративно или пък ако щеш интерактивно) може ли да смъкнеш усилията до няколко изречения + корекция на всяка стъпка ако се разминава с очакваното?

ако не знаеш какво точно ще правиш @ embedded
изхабваш няколко сесии да разбреш как реагира AI на въпросите

Аз не знам HCL колко е навърте с особеностите на MCU за да дава идеи за използване @ embedded

Е ся вече има компании, които масово използват скриптови езици за програмиране
Питони, микроПитони, LUA ... за индустриални проекти
( и казват embedded - ма то било разбираш ли разтегливо понятие )

Да, но моделът трябва да е reasoning, напр. R1, o3-mini, Gemini 2.5 Pro. Забелязал съм, че помага много с изборът на алгоритми и библиотеки. 99% от алгоритмите които ползвам са поне в основата си отдавна измислени и съответно в тренировачната база на модела. Вместо да преписвам и преправям от книгите, ползвам готовия код. Валидирането е задължително, но това се отнася и до код писан без модели.

Според мен това е как ще изглеждат езиците за програмиране - доста по неформално описание какво да се направи вместо стриктно и недвусмислено да се напише от човек на ръка на сегашните езици за програмиране. Но все пак се запазва генерирането на код, компилация и т.н. В един по следващ етап една по една тези стъпки ще отпадат докато не стигнем до "подвикване" на "интелекта" какво да направи и консумиране на резултата. Без компилация. Без дебъгване. Да се надяваме, че ембедед програмирането ще се задържи поне докато се пенсионираме. Все пак "интелекта" трябва да се захранва с данни от сензори. Почне ли сам да си комуникира с тях и от нас няма да има нужда.

ако стане пробив на тема embedded "логика" - ще стане страшно

Споко бре хора, дори да започне да пише перфектен код по дадено задание (което трябва също да е перфектно, за и кода да е такъв), нали някой трябва да му напише това "перфектно" задание? Че кой друг ако не вие ще сте тези, които сте в състояние да го напишете, след като ви е ясно какво точно искате да се направи?

Коденето е едва 20-25% от работата, нали така?

Така е и още дълго време ще остане така. Другото влиза в графата научна фантастика, което не значи, че един ден няма да се случи, но с актуалните възможности е зад хоризонта.

тук само Pif се беше уплашил и имаше претенции за AI

Тук въпроса по-скоро е кой точно AI и как да го използваме, за да си вършим по-лесно и мързеливо някаква част от работата по коденето.

По-скоро трябва да обсъждаме това.

Впредвид интелектуалният потенциал на мениджерите на всички нива прогнозирам поне 10 години докато започнат да го проумяват и хиляди паднали самолети.

П.П. Току що дадох 2 картинки от ЕЕГ на куена и се справи страхотно с анализа им.

ако търсиш прецизност ( игнорираш мамамта )
използвай максимум AI ...
- един за целия проект
- един въпроси
- един анализ на кода
- един .... блах .... вицове и карикатури по проекта

Pif ... дължиш ми извинение, че обиди критикa на AI
( пия бира и всичко, което прави пламък )

Е как кой... Някой не толкова квалифициран като теб, работещ за по-малко пари.
А защо не секретарката или чистачката?

Иначе аз съм, си споко. ИИ ще ме фане за секачките...